数据处理之标准化/归一化方法

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所属分类:Bioinformatics

每次数据因为没有很好的归一化的方法都让我没办法对数据进行很好的分析,现在我总结了一下常见的归一化的一些方法、公式:

归一化方法(Normalization Method)

1。 把数变为(0,1)之间的小数

主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。

2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式

归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

比如,复数阻抗可以归一化书写:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ,复数部分变成了纯数量了,没有量纲。

另外,微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等,有很多运算都可以如此处理,既保证了运算的便捷,又能凸现出物理量的本质含义。

常见的归一化公式

1)线性函数转换,表达式如下:

y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2)对数函数转换,表达式如下:

y=log10(x)

说明:以10为底的对数函数转换。

3)反余切函数转换,表达式如下:

y=atan(x)*2/PI

4)式(1)将输入值换算为[-1,1]区间的值,在输出层用式(2)换算回初始值。

标准化方法(Normalization Method)

数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

原文来自:http://blog.sciencenet.cn/blog-442320-429022.html

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